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Nesta investigação, é desenvolvido um método numérico de inteligência computacional para resolver os problemas perturbados singulares não lineares em diferentes áreas com o uso de optimizadores baseados em redes neurais artificiais com Técnica de Conjuntos Activos (AST), Programação Quadrática Sequencial (SQP) e Técnicas de Pontos Interiores (IPT). Os modelos de redes neurais estão a ajudar a construir um modelo matemático para as equações diferenciais perturbadas não lineares singulares. A motivação para este trabalho de investigação provém efectivamente do objectivo de introduzir uma estrutura fiável que torne a combinação de ANNs optimizada com estruturas de computação suave para lidar com um sistema de equações perturbadas lineares e não lineares singulares tão desafiantes. A validade de tais métodos tem sido cuidadosamente examinada para vários problemas de valores-limite não lineares que surgem também na ciência, engenharia e bioengenharia. Experimentação numérica exaustiva foi realizada para validar a exactidão, convergência e robustez da metodologia projectada. Estudo comparativo com solução padrão disponível para analisar a correcção do esquema proposto.